INF2310 Digital bildebehandling

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "INF2310 Digital bildebehandling"

Transkript

1 INF3 Dgtal bldebeandlng Forelesnng 7 Fltrerng bldedomenet II Andreas Kleppe Høpassfltrerng: Bldeforbedrng og kantdeteksjon Gradent-operatorer Laplace-operatoren og LoG-operatoren Canns kantdetektor G&W: 3.6 og.-..6 F INF3

2 Høpassfltre Slpper gjennom øe frekvenser og demper eller fjerner lave frekvenser. Tpsk fjernes den aller laveste frekvensen elt dvs. at omogene områder får ut-verd. Effekt: Demper langsomme varasjoner f.eks. bakgrunn. Fremever skarpe kanter lnjer og detaljer. Tpske mål: «Forbedre» skarpeten detektere kanter. Q: Hva skjer med stø? F INF3

3 Høpassfltrerng med konvolusjon Summen av vektene konvolusjonsflteret er tpsk. Q: Hvorfor er dette lurt når v skal øpassfltrere? Da blr også summen av ut-bldets pkselverder bl. Antar nullutvdelse og bruker alle possjoner med overlapp. > Postve og negatve pkselverder ut-bldet. Ikke alltd en god de å bruke g. For framvsnng: Gjør g postv ved å addere med en konstant og skaler resultatet tl ønsket ntervall. F INF3 3

4 Høpassfltrerng med konvolusjon kursorsk Når summen av vektene konvolusjonsflteret er så blr også summen av ut-bldets pkselverder. Antar nullutvdelse og bruker alle possjoner med overlapp. F INF3 antar nullutvdelse M m N a a s b b t a a s b b t M m N a a s b b t s M s t N t a a s b b t a M a b N b a M a b N b t s n m f n m f t s t s f t s t s f t s f

5 Punkt-deteksjon Eksempel på et øpassflter; Konvolusjonsflteret: Dette flteret kan bl.a. brukes tl deteksjon av solerte punkter: Beregn konvolusjonen av flteret betegnet og nn-bldet f : Isolerte punkter vl sklle seg ut med ø respons absoluttverd. For passende terskel T> er de detektert punktene: Q: Hva er responsen omogene områder? Q: Hva med en ellende gråtone-flate? F INF s t t s f t s g T g 8

6 Eksempel: Punkt-deteksjon Oppgave: Deteksjon av pore turbnblad. F INF3 6

7 Eksempel: Punkt-deteksjon Oppgave: Deteksjon av skp radar-blde over sjø. F INF3 7 De små lse punktene er skpene. Flteret vl g flere øe responser for vert skp. Og nesten lke ø respons kanter og speselt jørner. Bedre å bruke et større flter av samme «tpe»: 8 8

8 Bldeforbedrng ved øpassfltrerng Konvolusjonsflteret kan også brukes tl bldeforbedrng. 8 Grunntanke: Fltrerngen detekterer starten og slutten av kanter. Andre områder blr omtrent. Derfor: Ved å addere fltrerngen tl orgnalen får v sterkere kanter bldet vrker skarpere. F INF3 8

9 Eksempel: Bldeforbedrng ved øpassfltrerng Oppgave: Øk skarpeten følgende blde av Nordpolen: Mulg løsnng:. Fltrer med. Summer fltrerngen og orgnalen. 8 G&W fg. 3.38: a Orgnal e Resultat F INF3 9

10 Bldeforbedrng ved øpassfltrerng Konvolusjonsflteret v ar sett på kan uttrkkes slk: 8 9 øpass orgnal lavpass Husk: Konvolusjon er dstrbutv: f*g+ f*g + f* Bldeforbedrngen vl ar sett på tlsvarer altså:. Lavpassfltrer med 33-mddelverdflter.. Subtraer resultatet fra orgnalen. 3. Adder 9*dfferansen tl orgnalen. Dette er én form for gboost-fltrerng. Husk: Konvolusjon er assosatv ved skalar multplkasjon: af*g f*ag F INF3

11 Unsarp maskng og gboost-fltrerng Gtt et blde orgnal: tl venstre: et D-blde av en rampe.lavpassfltrer. tl venstre er orgnalen stplet G&W fg Beregn dfferansen: orgnal fltrerng 3.Resultatet er: orgnal + k dfferansen k er en postv konstant. Unsarp maskng: k Hgboost-fltrerng: k > F INF3

12 Eksempel: Unsarp maskng. Lavpassfltrerng > uskarpt blde. Bruk f.eks. et mddelverdflter.. Subtraer uskarpt blde fra orgnalen. Orgnal Lavpass Høpass 3. Adder dfferansen tl orgnalen. Fremever kanter resultatet vrker skarpere enn orgnalen. F INF3

13 Motvasjon for kant-deteksjon Det meste av nformasjonen et blde fnnes ved kantene tl objektene/regonene bldet. Med «kanter» menes er ntenstets-kanter farge-kanter tekstur-kanter osv. Bologske vsuelle sstemer er basert på kant-deteksjon. Slke sstemer arbeder ofte både parallelt og sekvenselt: Alle lokale omgvelser beandles uavengg av verandre. Lokale resultat kan være avengg av tdlgere resultater. F INF3 3

14 Intenstets-flater -kanter og -lnjer Homogen flate: Et område der alle pkselverdene er lke. Kant: Overgangen mellom to områder med forskjellg mddelverd. Steg-kant: Én-pksels overgang. Rampe: Fler-pksels overgang med konstant ntenstetsendrng dvs. konstant gradent. «Kant» brukes også om skllepunktet mellom de to områdene. Forskjellge måter å modellere vor skller er. For steg-kanter: Et alternatv er mdt mellom nabo-pksler som tlører forskjellg områder. I segmenterng ønsker man tpsk å fnne første pksel på sden som tlører objektet. Merk at en lnje består av to kanter. Hver kan f.eks. være steg-kant eller rampe. Idealstrukturer er nttg for modellerng men prakss fnner v oftest strukturer som bare lgner. F INF3

15 Kant-tper Steg-kant Rampe Tak-kant Lnje ltt glattet Kant med stø F INF3 5

16 Dgtal dervasjon En kant kjennetegnes ved endrng ntenstetsverd. Sden en ntenstetskant er overgangen mellom to områder med forskjellg mddelverd så må ntensteten endres kanten. Den derverte av en funksjon f er defnert som: f + f lm og angr stgnngstallet tl f punktet så f angr vor me f endrer seg punktet. Den derverte er kke defnert for dskrete funksjoner men v kan tlnærme den ved å la defnsjonen. > Tlnærme vba. dfferanser mellom nærlggende pksler. F INF3 6

17 Dervasjon av blder Et dgtalt blde er en to-varabel dskret funksjon. En kontnuerlg funksjon f kan derveres mp. og. Kalles å partell-dervere mp. og. Betegnes enoldsvs f/ og f/ Vektoren av de to partell-derverte kalles gradenten og betegnes f : f f f F INF3 7

18 F INF3 8 Gradent et kontnuerlg blde Gradenten peker retnngen der funksjonen øker mest: Den retnngsderverte tl f retnng θ dvs. langs r er: Når den retnngsderverte er størst er: Dvs. vnkelen θ g der den retnngsderverte er størst oppfller: cosθ snθ f f r f r f r f + + g g g g f f f f θ θ θ θ sn cos cos sn + r f θ θ r δ/δr r

19 Gradent et kontnuerlg blde Gjentar: Når den retnngsderverte er størst er vnkelen θ g : f cosθ g f snθ g snθ g cosθ Derfor: Gradenten peker retnngen der funksjonen øker mest: g θ g tan g og øknngen er som kalles gradent-magntuden er: f g + g r g F INF3 9 g f f tanθ g g g θ g angr bare en lnje som er parallell med gradenten men ved å dobbeltdervere den retnngsderverte kan man vse at funksjonen øker mest med gradentretnngen og avtar mest mot gradentretnng. f/r g er den retnngsderverte gradentretnngen.

20 Gradent Kant Gradenten peker retnngen der funksjonen øker mest og kanten går vnkelrett på gradenten. F INF3

21 Dgtale gradent-tlnærmnger V ønsker å tlnærme gradenten med dfferanser mellom nærlggende pksler. Tl dette kan v bruke to konvolusjonsfltre som tlnærmer ver sn gradent-komponent. To slke konvolusjonsfltre kalles en gradent-operator. Konvolusjonsfltrene betegnes ofte som og F.eks. tlnærmer den partell-dervert -retnng ved å beregne dfferansen vertkal retnng av nærlggende pksler. Mange mulgeter! F INF3

22 Dgtale gradent-tlnærmnger Asmmetrsk D-operator: g j f+j g j f - fj j+ - fj Defnsjonene er gtt slk at gradent-komponentene er postve for en kant der ntensteten øker nedover og fra venstre mot øre bldet. j j Problemer med denne operatoren: Hver av gradent-estmatene refererer tl et punkt mdt mellom to pksler. - og -estmatet refererer kke tl samme punkt bldet. F INF3

23 Dgtale gradent-tlnærmnger Smmetrsk D-operator: g j f+j - f-j g j fj+ - fj- j j Gradent-estmatene refererer nå tl j. Tlsvarer å mldt glatte av den asmmetrske Doperatoren retnngen for gradent-tlnærmngen: [ ] [ ] [ ] Normalt sett uproblematsk kanskje t.o.m. postvt. F INF3 3

24 F INF3 Gradent-operatorer Asmmetrsk D-operator: Også kalt «pel dfference»-operatoren. Smmetrsk D-operator: Også kalt «separated pel dfference»-operatoren. Roberts-operatoren også kalt Roberts krssgradent-operator: j j j j j j PS: V angr konvolusjonsfltre den tanke at de skal brukes tl konvolusjon. G&W angr fltermasker som skal brukes tl korrelasjon. Fltrene vl derfor avvke med en 8 graders rotasjon.

25 Dgtale gradent-tlnærmnger Problem: D-operatorene er veldg følsom for stø. Stø kan da lett bl detektert som kanter. «Løsnng»: Beregn dfferansen for tre smmetrske par: Gradent-estmatene blr mer robuste mot stø bldet. j j F INF3 5

26 F INF3 6 Gradent-operatorer Prewtt-operatoren: Sobel-operatoren: Fre-Cen-operatoren: j j j j j j PS: V angr konvolusjonsfltre den tanke at de skal brukes tl konvolusjon. G&W angr fltermasker som skal brukes tl korrelasjon. Fltrene vl derfor avvke med en 8 graders rotasjon.

27 F INF3 7 Separasjon av gradent-operatorer Separasjon av Prewtt-operatoren: Separasjon av Sobel-operatoren: Separasjon av Fre-Cen-operatoren: [ ] [ ] j j [ ] [ ] j j [ ] [ ] j j

28 Egenskaper ved gradent-operatorer Operatoren gjøres mndre følsom for stø ved å lavpassfltrere en retnng og dervere den ortogonale retnngen. Sees tdelg fra separasjonene. Eksempler: Prewtt Sobel Fre-Cen. Prewtt er mer følsom for orsontale og vertkale enn for dagonale kanter. Det motsatte er tlfelle for Sobel. Fre-Cen gr samme gradent-magntude om kanten lgger langs aksene eller dagonalt. Prewtt Sobel Fre-Cen F INF3 8

29 Gradent-beregnng V fnner de orsontale kantene: Beregn: g *f V fnner de vertkale kantene: Beregn: g *f Beregn gradent-magntude og -retnng: F INF3 9 + tan j g j g j j g j g j M θ Gradent-magntude Gradent-retnng

30 Eksempel: Gradent-beregnng med Sobel-operatoren Inn-blde f g f* g Merk: Hvert blde er skalert ved å dele på stt maksmum. De negatve verdene g og g er satt tl. g f* g g +g / F INF3 3

31 Større gradent-operatorer Gradent-operatorer kan gjøres mer stø-robuste ved å bgge nn mer lavpassfltrerng. Eksempel: Følgende 5 5-Sobel-operator: er resultatet av konvolusjonene: F INF j j j j

32 Implementasjoner av gradent-operatorer Som vanlg lurt å utntte separabltet. For 55-Sobel-operatoren på forrge fol: Med 55-fltrene kreves 5 multplkasjoner. Ved bruk av de fre 33-fltrene kreves 36 multplkasjoner. Fnnes mange måter man dele opp på men det raskeste blr å separere 55-fltrene drekte: Dsse krever bare multplkasjoner. F INF3 3 [ ] [ ] 6 6 j j

33 Gradent tl kant-deteksjon Gradent-magntuden ndkerer strken av kanten en pksel. Kantene gradent-magntuden blr tpsk brede / tkke. Kan være uønsket. Bredden avenger av størrelsen på fltrene og bredden på kanten bldet. Mulge fremgangsmåter for å fnne eksakt tnn kant: Terskle grad.mag. og tnne. Fnne maksmum grad.mag. / bruke den andrederverte. F INF3 33

34 Gradent tl kant-deteksjon Gradent-magntuden ar «bred respons» men v ønsker eksakt tnn kant. For en steg-kant: Merk: Bredden på responsen er avengg av størrelsen på flteret. 55 step [- ] [- - ] For en bred kant glattet med [ 3 ]/9: Merk: Bredden på responsen er avengg av bredden på kanten. Maksmumet er lkt og fornuftg lokalsert! Bruke den andrederverte tl å fnne maksmumene? smoot [- ] [- - ] PS: Fltrene tl venstre er brukt tl korrelasjon F INF3 3

35 Laplace-operatoren Laplace-operatoren er gtt ved: f f f + Den endrer fortegn der f et vendepunkt. f markerer kant-possjon. f ar to ekstremverder per kant; på starten og på slutten av kanten. Derfor brukte v den tdlgere tl å forbedre bldeskarpeten! Kantens eksakte possjon er nullgjennomgangen. Dette gr tnne kanter. V fnner bare kant-possjoner kke kant-retnnger. F INF smoot [- -] [- -] 5 5

36 D-Laplace-operator Kontnuerlg f f Dgtalt f f+-f I D er f ekvvalent med den andrederverte. Av smmetr-ensn sentrerer v om. f f f +-f [f+-f+] - [f+-f] f+-f++f Dessuten btter v fortegn av konvensjon. Altså får v: - f -f- + f - f+ F INF3 36

37 F INF3 37 D-Laplace-operator Anvend D-Laplace-tlnærmngen begge retnnger og summer: Dette kan beregnes ved å konvolvere f med j f j f j f j f j f j f f f f

38 Full 33-Laplace-operator Hvs v tllegg anvender D-Laplace-tlnærmngen langs begge dagonaler får v det som kan beregnes med: 8 Dette konvolusjonsflteret kjenner v gjen. Punkt-deteksjon. Øke bldeskarpeten. F INF3 38

39 Laplace på andregradspolnom La de lokale ntenstetene omkrng være modellert ved andregradspolnomet mn er koordnater relatvt tl : fmn k +k m +k 3 n+k m +k 5 mn+k 6 n I et 33-naboskap rundt ar v da ntenstetene: Den korrekte Laplace-verden er gtt ved: Både -nabo- og 8-nabo- Laplace-operatoren øre gr korrekt estmat! F INF3 39 k -k -k 3 +k +k 5 +k 6 k -k +k k -k +k 3 +k -k 5 +k 6 k -k 3 +k 6 k k +k 3 +k 6 k +k -k 3 +k -k 5 +k 6 k +k +k k +k +k 3 +k +k 5 +k 6 6 k k f f f

40 Sobel vs Laplace Sobel-fltrerng > bred kant Laplace-fltrerng > dobbelt-kant F INF3

41 Steg-kanter og steg-kantede lnjer Merk: «Grad.mag.» bruker smmetrsk D-operator: f+ f- «Laplace» er D-Laplace-operatoren: -f- + f f+ For steg-kanter: Gradentmagntuden gr samme respons første pksel utenfor og første pksel nnenfor kanten. Laplace gr responser med motsatt fortegn og rktg kant null-gjennomgang. På tvers av en lnje med to steg-kanter: Én-pksels lnje gr respons på ver sde av lnja med gradentmagntuden ngen respons. Laplace gr rktge kanter nullgjennomgangene. Grad.mag. Laplace F INF3

42 Andre Laplace-operatorer Kan bl.a. fnnes ved å bruke gradent-operatorer. Eksempel: Bruker 33-Sobel-operatoren: F INF

43 Implementasjon av Laplace-operatorer Generelt kke separable. Flere Laplace-operatorer kan lkevel deles opp D-operasjoner. Eksempel: Laplace-operatoren fra forrge fol: er kke separabel men kan deles opp D-operasjonene: Krever da 37 operasjoner stedet for 9 vba. 55-flteret. F INF [ ] [ ] [ ] [ ] T T 6 6 +

44 F INF3 Fra Laplace tl LoG V gjorde gradent-operatorene stø-robuste ved å bgge nn en lavpassfltrerng. Eksempel: 33-Sobel-operatoren: V kan gjøre det samme med en Laplace-operator. Det er vanlg å bgge nn et Gauss-flter G med gtt σ : er en Laplace-operator og er en Laplacan-of-Gaussan-operator. f LoG f G f G [ ] [ ] j j Husk: Konvolusjon er assosatv: f*g* f*g* LoG G

45 En 7 7-LoG-operator Konvolverer v 33-Gauss-tlnærmngen: med Laplace-operatoren vl fkk ved å bruke 33-Sobel-operatoren: for å få følgende 77-LoG-operator: LoG G3 * 3 [ ] *[ ] T G 3 3 [ 6 ] [ ] T + [ ] [ 6 ] T F INF

46 Også lavpassfltrere? Sgnal Dervert Laplace F INF3 6

47 To måter å lage LoG-operatorer Ofte lages og mplementeres en LoG-operator som konvolusjonen av en Laplace-operator og et Gauss-flter. Ofte defneres en LoG-operator som en samplng av LoG-funksjonen som er resultatet av å anvende Laplace-operatoren på Gauss-funksjonen det kontnuerlge domenet. Dsse fremgangsmåtene gr generelt kke elt lke fltre men begge resulterer fltre v kaller LoG-operatorer. F INF3 7

48 F INF3 8 Utlednng av LoG-funksjonen : Derverer mp. : Derverer mp. D - Gauss - funksjon : σ σ σ πσ πσ πσ e G e G e G Laplace er summen av dsse : : mp. Andredervert : mp. Andredervert σ σ σ σ πσ σ πσ σ πσ e G e G e G

49 LoG-funksjonen Kalles noen ganger «Mecan at»-operatoren. G & W defnerer G som LoG - funksjonen men v defnerer den som G F INF3 9

50 LoG-operator fra LoG-funksjonen Får en LoG-operator ved å sample en varant av LoG-funksjonen for eltallge og. V brr oss denne gangen kke om mplementasjonsdetaljene; justerng slk at vektene summerer seg tl og eventuell eltallstlnærmng av vektene. σ er standard-avvket tl Gauss-en og er en parameter. G + πσ σ + σ e I de fleste tlfeller er størrelsen av operatoren 3w 8.5σ LoG-funksjonen omtrent utenfor dette området. Den postve toppen tl LoG-funksjonen kalles kjernen og w σ er bredden av denne. Et kvadrant av LoG-funksjonen F INF3 5

51 Bruk av LoG-operatorer Laplace-operator detekterer kanter men er følsomme for stø. Ofte må man lavpassfltrere før Laplace-fltrerng. En LoG-operator gjør begge dsse operasjonene ett. Fungerer ellers som en Laplace-operator: I omogene områder vl en LoG-operator g respons. Den vl a postv respons på den ene sden av kanten er deelt sett kantskllet og ar negatv respons på den andre sden. Nullgjennomganger angr kanter. Intenstetsprofl av en steg-kant LoG-fltrerngen av proflen NB: Fltrerngen er utført med den negerte av en LoG-operator. PS: LoG-operatorer med varerende σ fungerer også godt som «blob»-detektorer. F INF3 5

52 Kantdeteksjon ved LoG-nullgjennomganger Tommelfngerregel for strukturer: LoG-kjernen må være smalere enn strukturen. Strukturen er mndre enn alvparten av LoG-kjernen > Nullgjennomgangene er utenfor kantskllene Strukturen er større enn alvparten av LoG-flteret > Nullgjennomgangene er nøaktg kantskllene Et sted mellom: Avenger av dskretserngen og tlnærmngen av LoG-flteret. Tommelfngerregel for ramper: LoG-flteret må være større enn rampen. Rampen er bredere enn LoG-flteret > Ingen nullgjennomgang bare et null-platå. Ellers: Nullgjennomgang mdt på rampen kan få én -respons akkurat på mdten altså en fornuftg defnsjon av kantskllet tl rampen. P.g.a. stø krever ofte at nullpasserngen er skarp > LoG-flteret må være betdelg større enn rampen. > Velg kjerne- og flterstørrelsen med omu! Angs først og fremst av standardavvket tl Gauss-funksjonen som gr bredden av LoG-kjernen og antder størrelsen av LoG-flteret. F INF

53 Eksempel: LoG-kantdeteksjon Oppgave: Fnn fremtredende kanter. Inn-blde LoG-fltrerng Alle nullgjennomganger De med større dff. enn T F INF3 53

54 Robust kantdeteksjon Vanlgvs tre steg robust kantdetektor:. Stø-reduksjon: Forsøker å fjerne så me stø som mulg uten å glatte ut kantene for me. Lavpassfltrerng.. Kant-fltrerng: Fnner kantene. Høpassfltrerng; anvender f.eks. gradent-operatorer. 3. Kant-lokalserng: Etterbeandler resultatet fra kant-fltrerngen for å fnne eksakte kantpossjoner. Kantresponsen skal elst være én pksel tkk og være lokalsert der kanten faktsk er nn-bldet. F INF3 5

55 Hva kjennetegner en god kantdetektor? Fnner alle og bare de relevante kantene. Possjonen tl detektert kant samsvarer med der kanten faktsk fnnes nn-bldet. En kant gr én enkelt respons. Robust for stø. Trade-off / kompromss mellom stø-robustet og kant-lokalserng. F INF3 55

56 Ideen tl Cann Lag en kantdetektor som er optmal forold tl følgende tre krterer: Best mulg deteksjon alle kanter og bare kanter God kant-lokalserng Én enkelt respons Optmer ved bruk av et blde med stø. Resultat: Følgende enkle algortme oppnår nesten optmumet: F INF3 56

57 Canns algortme. Lavpassfltrer med Gauss-flter med gtt σ.. Fnn gradent-magntuden og gradent-retnngen. 3. Tnnng av gradent-magntude ortogonalt på kant. F.eks.: Hvs en pksel gradent-magntude-bldet ar en 8-nabo eller mot gradent-retnngen med øere verd så settes pkselverden tl.. Hsterese-tersklng to terskler T og T l : a. Merk alle pksler der g T b. For alle pksler der g [T l T : Hvs eller 8-nabo tl en merket pksel så merkes denne pkselen også. c. Gjenta fra trnn b tl konvergens. F INF3 57

58 Eksempel: Kantdeteksjon Oppgave: Fnn fremtredende kanter. Inn-blde Tersklet glattet grad.mag. LoG-kantdetektor Canns kantdetektor F INF3 58

59 Eksempel: Kantdeteksjon Oppgave: Fnn fremtredende kanter. Inn-blde Tersklet glattet grad.mag. LoG-kantdetektor Canns kantdetektor F INF3 59

60 Oppsummerng V ar utledet enkle kant-deteksjonsoperatorer. Gradent-operatorene glatter den ene retnngen og gjør kantdeteksjon den andre retnngen. Gradent-operatorer gr både kant-strke og retnng. Laplace-operatorer gr press lokalserng av kanten men forsterker stø. LoG-operatoren er en mer robust versjon av Laplace som nkluderer Gauss-glattng. Kjernens og flterets størrelse må passe tl oppgaven! Canns kantdetektor gr et kompromss mellom støreduksjon og kantlokalserng. F INF3 6

Filtrering i bildedomenet. 2D-konvolusjons-eksempel. 2D-konvolusjon. INF2310 Digital bildebehandling FORELESNING 8

Filtrering i bildedomenet. 2D-konvolusjons-eksempel. 2D-konvolusjon. INF2310 Digital bildebehandling FORELESNING 8 Fltrerng bldedomenet INF3 Dgtal bldebeandlng FORELESNING 8 REPETISJON: FILTRERING I BILDEDOMENET Andreas Kleppe Fltrerng og konvoluson Lavpassfltrerng og kant-bevarng Høpassfltrerng: Bldeforbedrng og kantdetekson

Detaljer

INF2310 Digital bildebehandling

INF2310 Digital bildebehandling INF3 Dgtal bldebeandlng Forelesnng 7 Fltrerng bldedomenet II Andreas Kleppe Høpassfltrerng: Bldeforbedrng og kantdeteksjon Gradent-operatorer Laplace-operatoren og LoG-operatoren Canns kantdetektor G&W:

Detaljer

Høypassfiltre. INF2310 Digital bildebehandling. Høypassfiltrering med konvolusjon FORELESNING 7 FILTRERING I BILDEDOMENET II

Høypassfiltre. INF2310 Digital bildebehandling. Høypassfiltrering med konvolusjon FORELESNING 7 FILTRERING I BILDEDOMENET II Høpassltre INF3 Dtal bldebeandln FORELESNING 7 FILTRERING I BILDEDOMENET II Andreas Kleppe Høpassltrern: Bldeorbedrn o kantdetekson Gradent-operatorer Laplace-operatoren o LoG-operatoren Canns kantdetektor

Detaljer

Høypassfiltre. INF2310 Digital bildebehandling. Høypassfiltrering med konvolusjon FORELESNING 7 FILTRERING I BILDEDOMENET II

Høypassfiltre. INF2310 Digital bildebehandling. Høypassfiltrering med konvolusjon FORELESNING 7 FILTRERING I BILDEDOMENET II Høpassltre INF3 Dtal bldebeandln FORELESNING 7 FILTRERING I BILDEDOMENET II Andreas Kleppe Høpassltrern: Bldeorbedrn o kantdetekson Gradent-operatorer Laplace-operatoren o LoG-operatoren Canns kantdetektor

Detaljer

INF2310 Digital bildebehandling

INF2310 Digital bildebehandling Høpassltre INF3 Dtal bldebeandln FORELESNING 7 FILTRERING I BILDEDOMENET II Frtz Albretsen Høpassltrern: Bldeorbedrn o kantdetekson Gradent-operatorer Laplace-operatoren o LoG-operatoren Canns kantdetektor

Detaljer

Lokale operasjoner. Omgivelser/naboskap/vindu. Bruksområder - filtrering. INF 2310 Digital bildebehandling

Lokale operasjoner. Omgivelser/naboskap/vindu. Bruksområder - filtrering. INF 2310 Digital bildebehandling Lokale operasjoner INF 3 Dtal bldebehandln Naboskaps-operasjoner - I Lneær fltrern Konvolusjon Korrelasjon Gradent-operatorer Efford kap. 7.-7.. V skal bare se på teknkker blde-domenet Blde-domenet refererer

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Løsnngsforslag UNIVERSITETET I OSLO Det matematsk-naturvtenskapelge fakultet Eksamen : INF3 Dgtal bldebehandlng Eksamensdag : Trsdag 9. mars 3 Td for eksamen : 5: 9: Løsnngsforslaget er på : sder Vedlegg

Detaljer

Geometriske operasjoner

Geometriske operasjoner Geometrske operasjoner INF 23 29..28 Kap. 2.4.4 og 2.6.5 DIP Geometrske operasjoner Affne transformer Interpolasjon Samregstrerng av blder Endrer på pkslenes possjoner ransformerer pkselkoordnatene (x,)

Detaljer

Geometriske operasjoner

Geometriske operasjoner Geometrske operasjoner INF 23 27.2.27 Kap. 9 (samt 5.5.2) Geometrske operasjoner Affne transformer Interpolasjon Samregstrerng av blder Endrer på pkslenes possjoner ransformerer pkselkoordnatene (x,) tl

Detaljer

INF 2310 Digital bildebehandling

INF 2310 Digital bildebehandling Bruksområder - ltrerng INF 30 Dgtal bldebeandlng Fltrerng blde-domenet - Naboskaps-operasjoner Konvolusjon og korrelasjon Kant-bevarende ltre Ikke-lneære ltre GW Kap 3.4-3.5 + Kap 5.3 Av de mest brukte

Detaljer

Gradient-operatorer. 1D Laplace-operator. Laplace-operatoren. INF 2310 Digital bildebehandling. Laplace-operatoren er gitt ved:

Gradient-operatorer. 1D Laplace-operator. Laplace-operatoren. INF 2310 Digital bildebehandling. Laplace-operatoren er gitt ved: 55-55 - 6 6 5 5 radent-operatorer INF 3 Dgtal bldebehandlng Naboskaps-operasoner - II Laplace-operatoren Lo-operatoren Kant-bevarende ltre Ikke-lneære ltre radent-operatorer gr en bred respons Hvor bred

Detaljer

TMA4240/4245 Statistikk Eksamen august 2016

TMA4240/4245 Statistikk Eksamen august 2016 Norges teknsk-naturvtenskapelge unverstet Insttutt for matematske fag TMA44/445 Statstkk Eksamen august 6 Løsnngssksse Oppgave a) Ved kast av to ternnger er det 36 mulge utfall: (, ),..., (6, 6). La Y

Detaljer

INF 2310 Digital bildebehandling

INF 2310 Digital bildebehandling Rale-krteret INF 3 Dtal bldebeandln EN KORT MIDTVEIS-REPETISJON Anta en perekt lnse med aperture-dameter D o at lsets bølelende er. To punkter et obekt kan akkurat adsklles bldet vs vnkelen mellom dem

Detaljer

(iii) Når 5 er blitt trukket ut, er det tre igjen som kan blir trukket ut til den siste plassen, altså:

(iii) Når 5 er blitt trukket ut, er det tre igjen som kan blir trukket ut til den siste plassen, altså: A-besvarelse ECON2130- Statstkk 1 vår 2009 Oppgave 1 A) () Antall kke-ordnede utvalg: () P(Arne nummer 1) = () Når 5 er bltt trukket ut, er det tre gjen som kan blr trukket ut tl den sste plassen, altså:

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO øsnngsforslag UNIVERSIEE I OSO Det matematsk-naturvtenskaelge fakultet Eksamen : INF3 Dgtal bldebehandlng Eksamensdag : Onsdag 6. jun d for eksamen : 9: 3: øsnngsforslaget er å : sder Vedlegg : Ingen llatte

Detaljer

Filter-egenskaper INF Fritz Albregtsen

Filter-egenskaper INF Fritz Albregtsen Filter-egenskaper INF 60-04.03.2002 Fritz Albregtsen Tema: Naboskaps-operasjoner Del 2: - Lineær filtrering - Gradient-detektorer - Laplace-operatorer Linearitet H [af (x, y) + bf 2 (x, y)] ah [f (x, y)]

Detaljer

Arbeid og potensiell energi

Arbeid og potensiell energi Arbed og potensell energ 4.3.5 Mdtveseksamen: 6.3. Pensum: Kap. boken flere lærer på data-lab YS-MEK 4.3.5 Konservatve krefter: v kan fnne en potensalfunksjon slk at: d d energbevarng vertkal kast: mg

Detaljer

INF 2310 Digital bildebehandling

INF 2310 Digital bildebehandling INF 30 Dgtal bldebehandlng FORELESNING 4 GRÅONE-RANSFORMASJONER Frtz Albregtsen emaer dag Hstogrammer Lneære gråtonetransformer t Standardserng av blder med lneær transform Ikke-lneære, parametrske transformer

Detaljer

Forelesning nr.3 INF 1411 Elektroniske systemer

Forelesning nr.3 INF 1411 Elektroniske systemer Forelesnng nr.3 INF 4 Elektronske systemer 009 04 Parallelle og parallell-serelle kretser Krchhoffs strømlov 30.0.04 INF 4 Dagens temaer Parallelle kretser Kretser med parallelle og serelle ster Effekt

Detaljer

Illustrasjon av regel 5.19 om sentralgrenseteoremet og litt om heltallskorreksjon (som i eksempel 5.18).

Illustrasjon av regel 5.19 om sentralgrenseteoremet og litt om heltallskorreksjon (som i eksempel 5.18). Econ 2130 HG mars 2012 Supplement tl forelesnngen 19. mars Illustrasjon av regel 5.19 om sentralgrenseteoremet og ltt om heltallskorreksjon (som eksempel 5.18). Regel 5.19 ser at summer, Y = X1+ X2 + +

Detaljer

Anvendelser. Kapittel 12. Minste kvadraters metode

Anvendelser. Kapittel 12. Minste kvadraters metode Kapttel Anvendelser I dette kaptlet skal v se på forskjellge anvendelser av teknkke v har utvklet løpet av de sste ukene Avsnttene og eksemplene v skal se på er derfor forholdsvs uavhengge Mnste kvadraters

Detaljer

Rayleigh-kriteriet. INF 2310 Digital bildebehandling. Hvor små detaljer kan en linse oppløse? Samplingsteoremet (Shannon/Nyquist)

Rayleigh-kriteriet. INF 2310 Digital bildebehandling. Hvor små detaljer kan en linse oppløse? Samplingsteoremet (Shannon/Nyquist) IN 3 Dgtal bldebehandlng Ralegh-krteret Oppsummerng II ma : Avbldnng Samplng og kvantserng Geometrske operasoner 3 Gråtone- og hstogramoperasoner 45 ltrerng blde-doménet 67 ltrerng rekvens-doménet 89 Kompreson

Detaljer

ØVINGER 2017 Løsninger til oppgaver

ØVINGER 2017 Løsninger til oppgaver ØVINGER 017 Løsnnger tl oppgaver Øvng 1 7.1. Med utgangspunkt de n 5 observasjonsparene (x 1, y 1 ), (x, y ),..., (x 5, y 5 ) beregner v først mddelverdene x 1 5 Estmert kovarans blr x 3. ȳ 1 5 s XY 1

Detaljer

Alternerende rekker og absolutt konvergens

Alternerende rekker og absolutt konvergens Alternerende rekker og absolutt konvergens Forelest: 0. Sept, 2004 Sst forelesnng så v på rekker der alle termene var postve. Mange av de kraftgste metodene er utvklet for akkurat den typen rekker. I denne

Detaljer

Løsningsforslag ST2301 Øving 8

Løsningsforslag ST2301 Øving 8 Løsnngsforslag ST301 Øvng 8 Kapttel 4 Exercse 1 For tre alleler, fnn et sett med genfrekvenser for to populasjoner, som gr flere heterozygoter enn forventa utfra Hardy-Wenberg-andeler for mnst én av de

Detaljer

Dynamisk programmering. Hvilke problemer? Overlappende delproblemer. Optimalitetsprinsippet

Dynamisk programmering. Hvilke problemer? Overlappende delproblemer. Optimalitetsprinsippet Dynamsk programmerng Hvlke problemer? Metoden ble formalsert av Rchard Bellmann (RAND Corporaton) på -tallet. Har ngen tng med programmerng å gøre. Dynamsk er et ord som kan aldr brukes negatvt. Skal v

Detaljer

Forelesning nr.3 INF 1411 Elektroniske systemer. Parallelle og parallell-serielle kretser Kirchhoffs strømlov

Forelesning nr.3 INF 1411 Elektroniske systemer. Parallelle og parallell-serielle kretser Kirchhoffs strømlov Forelesnng nr.3 INF 4 Elektronske systemer Parallelle og parallell-serelle kretser Krchhoffs strømlov Dagens temaer Parallelle kretser Kretser med parallelle og serelle ster Effekt parallelle kretser Krchhoffs

Detaljer

EKSAMEN Løsningsforslag

EKSAMEN Løsningsforslag . desember 6 EKSAMEN Løsnngsorslag Emnekode: ITD Emnenavn: Matematkk ørste deleksamen Dato:. desember 6 Hjelpemdler: - To A-ark med valgrtt nnold på begge sder. - Formelete. - Kalkulator som deles ut samtdg

Detaljer

Arbeid og potensiell energi

Arbeid og potensiell energi Arbed og potensell energ 5.3.4 YS-MEK 5.3.4 Konservatve krefter: v kan fnne en potensalfunksjon slk at: d d energbevarng vertkal kast: mg d d mg fjær: k d k d atom krstall: b cos b b d d sn b YS-MEK 5.3.4

Detaljer

EKSAMEN ny og utsatt løsningsforslag

EKSAMEN ny og utsatt løsningsforslag 8.. EKSAMEN n og utsatt løsnngsorslag Emnekode: ITD Dato:. jun Hjelpemdler: - To A-ark med valgrtt nnhold på begge sder. Emnenavn: Matematkk ørste deleksamen Eksamenstd: 9.. Faglærer: Chrstan F Hede -

Detaljer

IT1105 Algoritmer og datastrukturer

IT1105 Algoritmer og datastrukturer Løsnngsforslag, Eksamen IT1105 Algortmer og datastrukturer 1 jun 2004 0900-1300 Tllatte hjelpemdler: Godkjent kalkulator og matematsk formelsamlng Skrv svarene på oppgavearket Skrv studentnummer på alle

Detaljer

INF2310 Digital bildebehandling

INF2310 Digital bildebehandling INF30 Dgtal bldebehandlng Forelesnng 0 Kompresjon og kodng I Andreas Kleppe Tre steg kompresjon Redundanser Kodng og entrop Shannon-Fano-kodng Huffman-kodng Artmetsk kodng Kompendum: 8-8.3, 8.5-8.7., 8.7.4

Detaljer

EKSAMEN Ny og utsatt Løsningsforslag

EKSAMEN Ny og utsatt Løsningsforslag . jun 0 EKSAMEN Ny og utsatt Løsnngsorslag Emnekode: ITD50 Dato:. jun 0 Emne: Matematkk, deleksamen Eksamenstd: 09.00.00 Hjelpemdler: To A-ark med valgrtt nnhold på begge sder. Formelhete. Kalkulator er

Detaljer

MoD233 - Geir Hasle - Leksjon 10 2

MoD233 - Geir Hasle - Leksjon 10 2 Leksjon 10 Anvendelser nettverksflyt Transportproblemet Htchcock-problemet Tlordnngsproblemet Korteste-ve problemet Nettverksflyt med øvre begrensnnger Maksmum-flyt problemet Teorem: Maksmum-flyt Mnmum-kutt

Detaljer

Anvendelser. Plass og tid. INF2310 Digital bildebehandling. Eksempler: Plassbehov uten kompresjon. Forelesning 10. Kompresjon og koding I

Anvendelser. Plass og tid. INF2310 Digital bildebehandling. Eksempler: Plassbehov uten kompresjon. Forelesning 10. Kompresjon og koding I Anvendelser INF231 Dgtal bldebehandlng Forelesnng 1 Kompresjon og kodng I Ole Marus Hoel Rndal, foler av Andreas Kleppe. Tre steg kompresjon Redundanser Kodng og entrop Shannon-Fano-kodng Huffman-kodng

Detaljer

Appendiks 1: Organisering av Riksdagsdata i SPSS. Sannerstedt- og Sjölins data er klargjort for logitanalyse i SPSS filen på følgende måte:

Appendiks 1: Organisering av Riksdagsdata i SPSS. Sannerstedt- og Sjölins data er klargjort for logitanalyse i SPSS filen på følgende måte: Appendks 1: Organserng av Rksdagsdata SPSS Sannerstedt- og Sjölns data er klargjort for logtanalyse SPSS flen på følgende måte: Enhet År SKJEBNE BASIS ANTALL FARGE 1 1972 1 0 47 1 0 2 1972 1 0 47 1 0 67

Detaljer

Arbeid og potensiell energi

Arbeid og potensiell energi Arbed og potensell energ.3.7 YS- MEK.3.7 Konservatve krefter: v kan fnne en potensalfunksjon slk at: d energbevarng vertkal kast: mg d mg fjær: k k d atom krstall: b π cos π b b d π sn b YS- MEK.3.7 kraft

Detaljer

Dynamisk programmering. Hvilke problemer? Overlappende delproblemer. Optimalitetsprinsippet

Dynamisk programmering. Hvilke problemer? Overlappende delproblemer. Optimalitetsprinsippet Dynamsk programmerng Metoden ble formalsert av Rchard Bellmann (RAND Corporaton på -tallet. Programmerng betydnngen planlegge, ta beslutnnger. (Har kke noe med kode eller å skrve kode å gøre. Dynamsk for

Detaljer

MA1301 Tallteori Høsten 2014

MA1301 Tallteori Høsten 2014 MA1301 Tallteor Høsten 014 Rchard Wllamson 3. desember 014 Innhold Forord 1 Induksjon og rekursjon 7 1.1 Naturlge tall og heltall............................ 7 1. Bevs.......................................

Detaljer

EKSAMEN I FAG SIF5040 NUMERISKE METODER Tirsdag 15. mai 2001 Tid: 09:00 14:00

EKSAMEN I FAG SIF5040 NUMERISKE METODER Tirsdag 15. mai 2001 Tid: 09:00 14:00 Norges teknsk naturvtenskapelge unverstet Insttutt for matematske fag Sde 1 av 9 Faglg kontakt under eksamen: Enar Rønqust, tlf. 73 59 35 47 EKSAMEN I FAG SIF5040 NUMERISKE METODER Trsdag 15. ma 2001 Td:

Detaljer

Sparing gir mulighet for å forskyve forbruk over tid; spesielt kan ujevne inntekter transformeres til jevnere forbruk.

Sparing gir mulighet for å forskyve forbruk over tid; spesielt kan ujevne inntekter transformeres til jevnere forbruk. ECON 0 Forbruker, bedrft og marked Forelesnngsnotater 09.0.07 Nls-Henrk von der Fehr FORBRUK OG SPARING Innlednng I denne delen skal v anvende det generelle modellapparatet for konsumentens tlpasnng tl

Detaljer

Rayleigh-kriteriet. INF 2310 Digital bildebehandling. Hvor små detaljer kan en linse oppløse? Samplingsteoremet (Shannon/Nyquist)

Rayleigh-kriteriet. INF 2310 Digital bildebehandling. Hvor små detaljer kan en linse oppløse? Samplingsteoremet (Shannon/Nyquist) IN 3 Dgtal bldebehandlng Ralegh-krteret Oppsummerng II våren : Avbldnng Samplng og kvantserng Geometrske operasjoner Gråtonemappng og hstogramoperasjoner ltrerng blde-doménet ltrerng rekvens-doménet Kompresjon

Detaljer

Fleksibelt arbeidsliv. Befolkningsundersøkelse utført for Manpower September 2015

Fleksibelt arbeidsliv. Befolkningsundersøkelse utført for Manpower September 2015 Fleksbelt arbedslv Befolknngsundersøkelse utført for Manpower September 015 Antall dager med hjemmekontor Spørsmål: Omtrent hvor mange dager jobber du hjemmefra løpet av en gjennomsnttsmåned (n=63) Prosent

Detaljer

Romlig frekvens. INF 2310 Digital bildebehandling. Sampling av kontinuerlige signaler. Samplingsteoremet (Shannon/Nyquist) En kort midtveis-repetisjon

Romlig frekvens. INF 2310 Digital bildebehandling. Sampling av kontinuerlige signaler. Samplingsteoremet (Shannon/Nyquist) En kort midtveis-repetisjon Roml rekvens IN 3 Dtal bldebehandln En kort mdtves-repetson rtz Albretsen T Perode T.eks. mm eller µm rekvens /T.3. IN3.3. IN3 Sampln av kontnuerle snaler Samplnsteoremet Shannon/Nqust Anta at det kontnuerle

Detaljer

i kjemiske forbindelser 5. Hydrogen har oksidasjonstall Oksygen har oksidsjonstall -2

i kjemiske forbindelser 5. Hydrogen har oksidasjonstall Oksygen har oksidsjonstall -2 Repetsjon 4 (16.09.06) Regler for oksdasjonstall 1. Oksdasjonstall for alle fre element er 0 (O, N, C 60 ). Oksdasjonstall for enkle monoatomske on er lk ladnngen tl onet (Na + : +1, Cl - : -1, Mg + :

Detaljer

Oppgaver. Multiple regresjon. Forelesning 3 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011

Oppgaver. Multiple regresjon. Forelesning 3 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011 Forelesnng 3 MET359 Økonometr ved Davd Kreberg Vår 0 Oppgaver Alle oppgaver er merket ut fra vanskelghetsgrad på følgende måte: * Enkel ** Mddels vanskelg *** Vanskelg Multple regresjon Oppgave.* Ta utgangspunkt

Detaljer

Magnetisk nivåregulering. Prosjektoppgave i faget TTK 4150 Ulineære systemer. Gruppe 4: Rune Haugom Pål-Jørgen Kyllesø Jon Kåre Solås Frode Efteland

Magnetisk nivåregulering. Prosjektoppgave i faget TTK 4150 Ulineære systemer. Gruppe 4: Rune Haugom Pål-Jørgen Kyllesø Jon Kåre Solås Frode Efteland Magnetsk nvåregulerng Prosjektoppgave faget TTK 45 Ulneære systemer Gruppe 4: Rune Haugom Pål-Jørgen Kyllesø Jon Kåre Solås Frode Efteland Innholdsfortegnelse Innholdsfortegnelse... Innlednng... Oppgave

Detaljer

Tema for forelesningen var Carnot-sykel (Carnot-maskin) og entropibegrepet.

Tema for forelesningen var Carnot-sykel (Carnot-maskin) og entropibegrepet. FORELESNING I ERMOYNMIKK ONSG 29.03.00 ema for forelesnngen var arnot-sykel (arnot-maskn) og entropbegrepet. En arnot-maskn produserer arbed ved at varme overføres fra et sted med en øy temperatur ( )

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematsk-naturvtenskapelge fakultet Deleksamen MAT-INF Modellerng og beregnnger. Eksamensdag: Onsdag 7. oktober 29. Td for eksamen: 5: 7:. Oppgavesettet er på 6 sder. Vedlegg:

Detaljer

TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i <<< >>>.

TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i <<< >>>. ECON30: EKSAMEN 05 VÅR - UTSATT PRØVE TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller lkt uansett varasjon vanskelghetsgrad. Svarene er gtt

Detaljer

STK desember 2007

STK desember 2007 Løsnngsfrslag tl eksamen STK0 5. desember 2007 Oppgave a V antar at slaktevektene tl kalkunene fra Vrgna er bserverte verder av stkastske varabler X, X 2, X, X 4 sm er uavhengge g Nµ, σ 2 -frdelte, g at

Detaljer

TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i << >>.

TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i << >>. ECON13: EKSAMEN 14V TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller lkt uansett varasjon vanskelghetsgrad. Svarene er gtt >. Oppgave 1 Innlednng. Rulett splles på en rekke kasnoer

Detaljer

Simpleksmetoden. Initiell basistabell Fase I for å skaffe initiell, brukbar løsning. Fase II: Iterativ prosess for å finne optimal løsning Pivotering

Simpleksmetoden. Initiell basistabell Fase I for å skaffe initiell, brukbar løsning. Fase II: Iterativ prosess for å finne optimal løsning Pivotering Lekson 3 Smpleksmetoden generell metode for å løse LP utgangspunkt: LP på standardform Intell basstabell Fase I for å skaffe ntell, brukbar løsnng løse helpeproblem hvs optmale løsnng gr brukbar løsnng

Detaljer

Forelesning nr.3 INF 1410

Forelesning nr.3 INF 1410 Forelesnng nr. INF 40 009 Node og mesh-analyse 6.0.009 INF 40 Oerskt dagens temaer Bakgrunn Nodeanalyse og motasjon Meshanalyse 009 Supernode Bruksområder og supermesh for node- og meshanalyse 6.0.009

Detaljer

Løsningskisse for oppgaver til uke 15 ( april)

Løsningskisse for oppgaver til uke 15 ( april) HG Aprl 01 Løsnngsksse for oppgaver tl uke 15 (10.-13. aprl) Innledende merknad. Flere oppgaver denne uka er øvelser bruk av den vktge regel 5.0, som er sentral dette kurset, og som det forventes at studentene

Detaljer

2007/30. Notater. Nina Hagesæther. Notater. Bruk av applikasjonen Struktur. Stabsavdeling/Seksjon for statistiske metoder og standarder

2007/30. Notater. Nina Hagesæther. Notater. Bruk av applikasjonen Struktur. Stabsavdeling/Seksjon for statistiske metoder og standarder 007/30 Notater Nna Hagesæter Notater Bruk av applkasjonen Struktur Stabsavdelng/Seksjon for statstske metoder og standarder Innold 1. Innlednng... 1.1 Hva er Struktur, og va kan applkasjonen brukes tl?...

Detaljer

Løsningsforslag øving 10 TMA4110 høsten 2018

Løsningsforslag øving 10 TMA4110 høsten 2018 Løsnngsforslag øvng TMA4 høsten 8 [ + + Projeksjonen av u på v er: u v v u v v v + ( 5) [ + u v v u [ 8/5 6/5 For å fnne ut om en matrse P representerer en projeksjon, må v sjekke om P P a) b) c) [ d)

Detaljer

Punkt, Linje og Kantdeteksjon

Punkt, Linje og Kantdeteksjon Punkt, Linje og Kantdeteksjon Lars Vidar Magnusson April 18, 2017 Delkapittel 10.2 Point, Line and Edge Detection Bakgrunn Punkt- og kantdeteksjon er basert på teorien om skjærping (forelesning 7 og 8).

Detaljer

Studieprogramundersøkelsen 2013

Studieprogramundersøkelsen 2013 1 Studeprogramundersøkelsen 2013 Alle studer skal henhold tl høgskolens kvaltetssystem være gjenstand for studentevaluerng mnst hvert tredje år. Alle studentene på studene under er oppfordret tl å delta

Detaljer

Eksamen ECON 2200, Sensorveiledning Våren Deriver følgende funksjoner. Deriver med hensyn på begge argumenter i e) og f).

Eksamen ECON 2200, Sensorveiledning Våren Deriver følgende funksjoner. Deriver med hensyn på begge argumenter i e) og f). Eksamen ECON 00, Sensorvelednng Våren 0 Oppgave (8 poeng ) Derver følgende funksjoner. Derver med hensyn på begge argumenter e) og f). (Ett poeng per dervasjon, dvs, poeng e og f) a) f( x) = 3x x + ln

Detaljer

Seleksjon og uttak av alderspensjon fra Folketrygden

Seleksjon og uttak av alderspensjon fra Folketrygden ato: 07.01.2008 aksbehandler: DH Seleksjon og uttak av alderspensjon fra Folketrygden Dette notatet presenterer en enkel framstllng av problemet med seleksjon mot uttakstdpunkt av alderspensjon av folketrygden.

Detaljer

Automatisk koplingspåsats Komfort Bruksanvisning

Automatisk koplingspåsats Komfort Bruksanvisning Bruksanvsnng System 2000 Art. Nr.: 0661 xx /0671 xx Innholdsfortegnelse 1. rmasjon om farer 2. Funksjon 2.1. Funksjonsprnspp 2.2. Regstrerngsområde versjon med 1,10 m lnse 2.3. Regstrerngsområde versjon

Detaljer

Notater. Anna-Karin Mevik. Estimering av månedlig omsetning innenfor bergverksdrift og industri 2008/57. Notater

Notater. Anna-Karin Mevik. Estimering av månedlig omsetning innenfor bergverksdrift og industri 2008/57. Notater 008/57 Notater Anna-Karn Mevk Notater Estmerng av månedlg omsetnng nnenfor bergverksdrft og ndustr Stabsavdelngen/Seksjon for statstske metoder og standarder 1. Innlednng.... Omsetnngsstatstkken for ndustren...

Detaljer

system 16 mm / 25 mm / 32 mm MONTERINGSVEILEDNING

system 16 mm / 25 mm / 32 mm MONTERINGSVEILEDNING 16 mm / 25 mm / 32 mm MONTERINGSVEILEDNING Sdoprofl Monterngsprofl Murprofl (tllval) (A) (B) 1000 mm 20 mm mn. 50 mm Klck! Før du starter monterngen av dtt nye tak, bør du kontrollere at du har motatt

Detaljer

Spinntur 2017 Rotasjonsbevegelse

Spinntur 2017 Rotasjonsbevegelse Spnntur 2017 Rotasjonsbevegelse August Geelmuyden Unverstetet Oslo Teor I. Defnsjon og bevarng Newtons andre lov konstaterer at summen av kreftene F = F som vrker på et legeme med masse m er lk legemets

Detaljer

Statistikk og økonomi, våren 2017

Statistikk og økonomi, våren 2017 Statstkk og økonom, våren 7 Oblgatorsk oppgave Løsnngsforslag Oppgave Anta at forbruket av ntrogen norsk landbruk årene 987 99 var følgende målt tonn: 987: 9 87 988: 8 989: 8 99: 8 99: 79 99: 87 99: 9

Detaljer

Oppgave 3, SØK400 våren 2002, v/d. Lund

Oppgave 3, SØK400 våren 2002, v/d. Lund Oppgave 3, SØK400 våren 00, v/d. Lnd En bonde bonde dyrker poteter. Hvs det blr mldvær, blr avlngen 0. Hvs det blr frost, blr avlngen. Naboen bonde, som vl være tsatt for samme vær, dyrker også poteter,

Detaljer

INF 2310 Digital bildebehandling

INF 2310 Digital bildebehandling INF 2310 Dgtal bldebehandlng FORELESNING 4 GRÅTONE-TRANSFORMASJONER Frtz Albregtsen 1 Temaer dag Hstogrammer Lneære gråtonetransformer t Standardserng av blder med lneær transform Ikke-lneære, parametrske

Detaljer

EKSAMEN I FAG SIF8052 VISUALISERING ONSDAG 11. DESEMBER 2002 KL LØSNINGSFORSLAG

EKSAMEN I FAG SIF8052 VISUALISERING ONSDAG 11. DESEMBER 2002 KL LØSNINGSFORSLAG Sde a 9 TU orges teknsk-natrtenskapelge nerstet Fakltet for fyskk nformatkk og matematkk Instttt for datateknkk og nformasjonstenskap EKSAME I FAG SIF85 VISUALISERIG OSDAG. DESEMER KL. 9. 4. LØSIGSFORSLAG

Detaljer

Norske CO 2 -avgifter - differensiert eller uniform skatt?

Norske CO 2 -avgifter - differensiert eller uniform skatt? Norske CO 2 -avgfter - dfferensert eller unform skatt? av Sven Egl Ueland Masteroppgave Masteroppgaven er levert for å fullføre graden Master samfunnsøkonom Unverstetet Bergen, Insttutt for økonom Oktober

Detaljer

X ijk = µ+α i +β j +γ ij +ǫ ijk ; k = 1,2; j = 1,2,3; i = 1,2,3; i=1 γ ij = 3. i=1 α i = 3. j=1 β j = 3. j=1 γ ij = 0.

X ijk = µ+α i +β j +γ ij +ǫ ijk ; k = 1,2; j = 1,2,3; i = 1,2,3; i=1 γ ij = 3. i=1 α i = 3. j=1 β j = 3. j=1 γ ij = 0. UNIVERSITETET I OSLO Det matematsk-naturvtenskapelge fakultet Eksamen : Eksamensdag: 7. jun 2013. Td for eksamen: 14.30 18.30. Oppgavesettet er på 8 sder. Vedlegg: Tllatte hjelpemdler: STK2120 LØSNINGSFORSLAG

Detaljer

Fourieranalyse. Fourierrekker på reell form. Eksempel La. TMA4135 Matematikk 4D. En funksjon sies å ha periode p > 0 dersom

Fourieranalyse. Fourierrekker på reell form. Eksempel La. TMA4135 Matematikk 4D. En funksjon sies å ha periode p > 0 dersom TMA435 Matematkk 4D Foureranalyse Fourerrekker på reell form En funksjon ses å ha perode p > dersom f(x + p) = f(x) () for alle x defnsjonsmengden tl f. Den mnste p slk at () holder, kalles fundamentalperoden

Detaljer

Forelesning 17 torsdag den 16. oktober

Forelesning 17 torsdag den 16. oktober Forelesnng 17 torsdag den 16. oktober 4.12 Orden modulo et prmtall Defnsjon 4.12.1. La p være et prmtall. La x være et heltall slk at det kke er sant at x 0 Et naturlg tall t er ordenen tl a modulo p dersom

Detaljer

SEGMENTERING IN 106, V-2001 BILDE-SEGMENTERING DEL I 26/ Fritz Albregtsen SEGMENTERING SEGMENTERING

SEGMENTERING IN 106, V-2001 BILDE-SEGMENTERING DEL I 26/ Fritz Albregtsen SEGMENTERING SEGMENTERING SEGMENTERING IN 106, V-2001 Segmentering er en prosess som deler opp bildet i meningsfulle regioner. I det enkleste tilfelle har vi bare to typer regioner BILDE-SEGMENTERING DEL I Forgrunn Bakgrunn Problemet

Detaljer

Eksamen i emne SIB8005 TRAFIKKREGULERING GRUNNKURS

Eksamen i emne SIB8005 TRAFIKKREGULERING GRUNNKURS Sde 1 av 5 NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Fakultet for bygg- og mljøteknkk INSTITUTT FOR SAMFERDSELSTEKNIKK Faglg kontakt under eksamen: Navn Arvd Aakre Telefon 73 59 46 64 (drekte) / 73

Detaljer

COLUMBUS. Lærerveiledning Norge og fylkene. ved Rolf Mikkelsen. Cappelen Damm

COLUMBUS. Lærerveiledning Norge og fylkene. ved Rolf Mikkelsen. Cappelen Damm COLUMBUS Lærervelednng Norge og fylkene ved Rolf Mkkelsen Cappelen Damm Innlednng Columbus Norge er et nteraktvt emddel som nneholder kart over Norge, fylkene og Svalbard, samt øvelser og oppgaver. Det

Detaljer

BARNAS BOKFESTIVAL I BERGEN. Innhold

BARNAS BOKFESTIVAL I BERGEN. Innhold DESIGNMANUAL Innhold Forord Sgnaturlogo, varasjoner Rett og gal bruk av logo Oppbyggng og plasserng av logo, samt tlleggselementer Farger Typograf Plakater Program og bllettarmbånd T-skjorter... 3...4-6...7...

Detaljer

TMA4265 Stokastiske prosesser

TMA4265 Stokastiske prosesser orges teknsk-naturvtenskapelge unverstet Insttutt for matematske fag TMA4265 Stokastske prosesser Våren 2004 Løsnngsforslag - Øvng 6 Oppgaver fra læreboka 4.56 X n Antallet hvte baller urna Trekk tlf.

Detaljer

Notater. Bjørn Gabrielsen, Magnar Lillegård, Berit Otnes, Brith Sundby, Dag Abrahamsen, Pål Strand (Hdir)

Notater. Bjørn Gabrielsen, Magnar Lillegård, Berit Otnes, Brith Sundby, Dag Abrahamsen, Pål Strand (Hdir) 2009/48 Notater Bjørn Gabrelsen, Magnar Lllegård, Bert Otnes, Brth Sundby, Dag Abrahamsen, Pål Strand (Hdr) Notater Indvdbasert statstkk for pleeog omsorgstjenesten kommunene (IPLOS) Foreløpge resultater

Detaljer

Veiledning til obligatorisk oppgave i ECON 3610/4610 høsten N. Vi skal bestemme den fordeling av denne gitte arbeidsstyrken som

Veiledning til obligatorisk oppgave i ECON 3610/4610 høsten N. Vi skal bestemme den fordeling av denne gitte arbeidsstyrken som Jon sle; oktober 07 Ogave a. elednng tl oblgatorsk ogave ECO 60/60 høsten 07 har nå at samlet arbedskraftmengde er gtt lk, slk at ressurskravet er. skal bestemme den fordelng av denne gtte arbedsstyrken

Detaljer

Generell likevekt med skjermet og konkurranseutsatt sektor 1

Generell likevekt med skjermet og konkurranseutsatt sektor 1 1 Jon Vsle; februar 2018 ECON 3735 vår 2018 Forelesnngsnotat #1 Generell lkevekt med skjermet og konkurranseutsatt sektor 1 V betrakter en økonom med to sektorer; en skjermet sektor («-sektor») som produserer

Detaljer

Investering under usikkerhet Risiko og avkastning Høy risiko. Risikokostnad prosjekt Snøskuffe. Presisering av risikobegrepet

Investering under usikkerhet Risiko og avkastning Høy risiko. Risikokostnad prosjekt Snøskuffe. Presisering av risikobegrepet Investerng under uskkerhet Rsko og avkastnng Høy rsko Lav rsko Presserng av rskobegreet Realnvesterng Fnansnvesterng Rsko for enkeltaksjer og ortefølje-sammenheng Fnansnvesterng Realnvesterng John-Erk

Detaljer

C(s) + 2 H 2 (g) CH 4 (g) f H m = -74,85 kj/mol ( angir standardtilstand, m angir molar størrelse)

C(s) + 2 H 2 (g) CH 4 (g) f H m = -74,85 kj/mol ( angir standardtilstand, m angir molar størrelse) Fyskk / ermodynamkk Våren 2001 5. ermokjem 5.1. ermokjem I termokjemen ser v på de energendrnger som fnner sted kjemske reaksjoner. Hver reaktant og hvert produkt som nngår en kjemsk reaksjon kan beskrves

Detaljer

Samfunnsøkonomi andre avdeling, mikroøkonomi, Diderik Lund, 18. mars 2002

Samfunnsøkonomi andre avdeling, mikroøkonomi, Diderik Lund, 18. mars 2002 Samfunnsøkonom andre avdelng, mkroøkonom, Dderk Lund, 8. mars 00 Markeder under uskkerhet Uskkerhet vktg mange (de fleste? markeder Uskkerhet omkrng framtdge prser og leverngsskkerhet (f.eks. om leverandør

Detaljer

Konstruksjon av digital heltallsaritmetikk

Konstruksjon av digital heltallsaritmetikk Konstrusjon av dgtal eltallsartmet Multplatv dvsjon Karl Marus Stafto Master eletron Oppgaven levert: Jun 8 Hovedveleder: Kjetl Svarstad, IET Bveleder(e): Smen Gmle Hansen, Kongsberg Defence & Aerospace

Detaljer

Auksjoner og miljø: Privat informasjon og kollektive goder. Eirik Romstad Handelshøyskolen Norges miljø- og biovitenskapelige universitet

Auksjoner og miljø: Privat informasjon og kollektive goder. Eirik Romstad Handelshøyskolen Norges miljø- og biovitenskapelige universitet Auksjoner og mljø: Prvat nformasjon og kollektve goder Erk Romstad Handelshøyskolen Auksjoner for endra forvaltnng Habtatvern for bologsk mangfold Styresmaktene lyser ut spesfserte forvaltnngskontrakter

Detaljer

INF Stikkord over pensum til midtveis 2017 Kristine Baluka Hein

INF Stikkord over pensum til midtveis 2017 Kristine Baluka Hein INF2310 - Stikkord over pensum til midtveis 2017 Kristine Baluka Hein 1 Forhold mellom størrelse i bildeplan y og "virkelighet"y y y = s s og 1 s + 1 s = 1 f Rayleigh kriteriet sin θ = 1.22 λ D y s = 1.22

Detaljer

NA Dok. 52 Angivelse av måleusikkerhet ved kalibreringer

NA Dok. 52 Angivelse av måleusikkerhet ved kalibreringer Sde: av 7 orsk akkredterng Dok.d.: VII..5 A Dok. 5: Angvelse av måleuskkerhet ved kalbrernger Utarbedet av: Saeed Behdad Godkjent av: ICL Versjon:.00 Mandatory/Krav Gjelder fra: 09.05.008 Sdenr: av 7 A

Detaljer

Fleksibelt arbeidsliv. Befolkningsundersøkelse utført for Manpower September 2015

Fleksibelt arbeidsliv. Befolkningsundersøkelse utført for Manpower September 2015 Fleksbelt arbedslv Befolknngsundersøkelse utført for Manpower September 2015 Prvate gjøremål på jobben Spørsmål: Omtrent hvor mye td bruker du per dag på å utføre prvate gjøremål arbedstden (n=623) Mer

Detaljer

Alle deloppgaver teller likt i vurderingen av besvarelsen.

Alle deloppgaver teller likt i vurderingen av besvarelsen. STK H-26 Løsnngsforslag Alle deloppgaver teller lkt vurderngen av besvarelsen. Oppgave a) De normalfordelte: x og sd for hver gruppe. De skjevfordelte og de ekstremt skjevfordelte: Medan og kvartler for

Detaljer

Balanserte søketrær. AVL-trær. AVL-trær. AVL-trær høyde AVL AVL. AVL-trær (Adelson-Velskii og Landis, 1962) Splay-trær (Sleator og Tarjan, 1985)

Balanserte søketrær. AVL-trær. AVL-trær. AVL-trær høyde AVL AVL. AVL-trær (Adelson-Velskii og Landis, 1962) Splay-trær (Sleator og Tarjan, 1985) alanserte søketrær VL-trær Et bnært tre er et VL-tre hvs ølgende holder: VL-trær delson-velsk og Lands, 96 play-trær leator og Tarjan, 98. orskjellen høyde mellom det høyre og det venstre deltreet er maksmalt,

Detaljer

Makroøkonomi - B1. Innledning. Begrep. Mundells trilemma 1 går ut på følgende:

Makroøkonomi - B1. Innledning. Begrep. Mundells trilemma 1 går ut på følgende: Makroøkonom Innlednng Mundells trlemma 1 går ut på følgende: Fast valutakurs, selvstendg rentepoltkk og fre kaptalbevegelser er kke forenlg på samme td Av de tre faktorene er hypotesen at v kun kan velge

Detaljer

Fast valutakurs, selvstendig rentepolitikk og frie kapitalbevegelser er ikke forenlig på samme tid

Fast valutakurs, selvstendig rentepolitikk og frie kapitalbevegelser er ikke forenlig på samme tid Makroøkonom Publserngsoppgave Uke 48 November 29. 2009, Rev - Jan Erk Skog Fast valutakurs, selvstendg rentepoltkk og fre kaptalbevegelser er kke forenlg på samme td I utsagnet Fast valutakurs, selvstendg

Detaljer

Sluttrapport. utprøvingen av

Sluttrapport. utprøvingen av Fagenhet vderegående opplærng Sluttrapport utprøvngen av Gjennomgående dokumenterng fag- og yrkesopplærngen Februar 2012 Det å ha lett tlgjengelg dokumentasjon er en verd seg selv. Dokumentasjon gr ungedommene

Detaljer

Alderseffekter i NVEs kostnadsnormer. - evaluering og analyser

Alderseffekter i NVEs kostnadsnormer. - evaluering og analyser Alderseffekter NVEs kostnadsnormer - evaluerng og analyser 2009 20 06 20 10 20 10 20 10 21 2011 20 10 20 10 20 10 20 10 20 10 20 10 20 10 20 10 20 10 R A P P O R T 20 10 20 10 20 10 20 10 20 10 20 10 20

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Utsatt eksamen : ECON130 Statstkk 1 UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Eksamensdag: 15.0.015 Sensur kunngjøres senest: 0.07.015 Td for eksamen: kl. 09:00 1:00 Oppgavesettet er på 4 sder Tllatte hjelpemdler:

Detaljer

Forelesning 4 og 5 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011

Forelesning 4 og 5 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011 Løsnnger lle oppgaver er merket ut fra vanskelghetsgrad på følgende måte: * Enkel ** Mddels vanskelg *** Vanskelg Hypotesetestng testng av enkelthypoteser Oppgave 1.* Når v tester enkelthypoteser ved hjelp

Detaljer

De normalfordelte: x og sd for hver gruppe. De skjevfordelte og de ekstremt skjevfordelte: Median og kvartiler for hver gruppe.

De normalfordelte: x og sd for hver gruppe. De skjevfordelte og de ekstremt skjevfordelte: Median og kvartiler for hver gruppe. STK H-26 Løsnngsforslag Alle deloppgaver teller lkt vurderngen av besvarelsen. Oppgave I et tlfeldg utvalg på normalvektge personer, og overvektge personer, måles konsentrasjonen av 2 ulke protener blodet.

Detaljer

IN1 Audio Module. Innføring og hurtigreferanse

IN1 Audio Module. Innføring og hurtigreferanse IN Audo Module Innførng og hurtgreferanse Les heftet med skkerhetsnstruksjoner før du tar bruk lydmodulen. Pakk ut av esken Innhold: A/V-kabler følger kke med. Dsse kan kjøpes fra www.nfocus.com/store

Detaljer